Amazon Quick 提示工程基础

英文原标题：Prompt engineering fundamentals for Amazon Quick

本文为英文原文的机器翻译摘要，原文见：AWS Machine Learning Blog ↗

• 文章指出，在 Amazon Quick 中，提示工程决定 AI 功能对自然语言请求的响应准确性和可靠性，影响自定义代理、自动化流程和对话式分析等场景的输出质量。
• 有效提示能带来更好的首次结果、减少迭代、无需自定义代码即可自动化复杂工作流，并形成可跨团队复用的模式。
• 核心原则包括：通过具体性实现清晰（明确指标、时间范围、范围、分析类型和决策背景）、用业务上下文驱动相关性、以及用示例而非描述来教导 AI 输出格式。
• 针对复杂企业用例，文章介绍了 CRISPE 框架，涵盖上下文与约束、角色与责任、意图与输入、步骤与范围、视角与呈现、评估标准六个维度。
• 文章还提及组件专用框架：用于知识检索的 RADAR、用于自定义代理的 ARCHITECT、用于复杂查询的 QUEST，并说明这些将在系列第二部分详细展开。

关键数据

• 文章是两部分系列的第一部分，聚焦通用原则和可复用框架；第二部分深入 Research、Flows、Sight、Chat Agents 和 Action Integrations 的组件专用技巧。
• CRISPE 框架包含六个元素：Context and constraints、Role and responsibility、Intent and inputs、Steps and scope、Perspective and presentation、Evaluation criteria。
• RADAR 框架包含五个方面：Retrieval strategy、Analysis approach、Document targeting、Answer formation、Reasoning transparency。
• ARCHITECT 框架包含九个元素：Agent identity、Response parameters、Context and knowledge、Handling special cases、Interaction patterns、Tool and action usage、Ethical guidelines、Continuous improvement、Testing and validation。

引语

• “Examples teach better than descriptions”

为什么值得看：文章系统性地阐述了 Amazon Quick 中提示工程的基础原则和结构化框架，帮助团队通过改进提示沟通来提升 AI 输出的准确性和一致性，并形成可复用的组织资产。